深度学习实战 图像数据集预处理总结
通过分析keras提供的预定义图像数据集，总结如下：(1) mnist数据集采用numpy的npz方式以一个文件的方式存储文件，加载后就可以直接得到四个数组，非常方便。(2) fshion-mnist数据集利用四个gz格式压缩包存储四个数组的内容，加载后利用numpy的frombuffer()方式加载数组。(3) cifar数据集则是将训练集分为五个文件，每个一万条，测试集一个文件，利用pick....
深度学习实战（九）：使用自动编码器生成图像
1. 项目简介 如果我们不需要所有这些标记的数据来训练我们的模型。我的意思是标记和分类数据需要太多的工作。不幸的是，大多数现有的模型，从支持向量机到卷积神经网络，都不能在没有它们的情况下进行训练。 除了一小部分的算法可以。这就是所谓的无监督学习（Unsupervised Learning）。无监督学习通过自己的方式从未标记的数据中推断出一个函数。最著名的无监督算法是K-M....
PyTorch深度学习实战 | 搭建卷积神经网络进行图像分类与图像风格迁移
1、实验数据准备本文中准备使用MIT67数据集，这是一个标准的室内场景检测数据集，一共有67个室内场景，每类包括80张训练图片和20张测试图片，大家可以登录http://web.mit.edu/torralba/www/indoor.html，在如图1所示的页面中，下载得到这个数据集。■ 图1 MIT67数据集将下载的数据集解压，主要使用Image文件夹，这个文件夹一共包含6700张图片，还有T....
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